3.3 Les algorithmes
approchés :
3.3.1 Heuristiques :
Une heuristique est une technique qui améliore
l'efficacité d'un processus de recherche, en sacrifiant
éventuellement l'exactitude ou l'optimalité de la solution. Pour
des problèmes d'optimisation où la recherche d'une solution
exacte (optimale) est difficile (coût exponentiel), on peut se contenter
d'une solution satisfaisante donnée par une heuristique avec un
coût plus faible. Certaines heuristiques sont polyvalentes (elles donnent
d'assez bons résultats pour une large gamme de
problèmes) alors que d'autres sont spécifiques à chaque
type de problème.
3.3.2
Métaheurestique :
Les métaheurestiques sont apparues dans les
années 1980 et forment une famille d'algorithme d'optimisation dont le
but est la résolution des problèmes d'optimisation difficile.
Les métaheurestiques sont des algorithmes
d'optimisation progressant vers un optimum par échantillonnage d'une
fonction objectif dont le but est la résolution des problèmes
d'optimisation difficiles, on utilise le terme META-heuristiques car ces
algorithmes regroupent en réalité plusieurs heuristiques.
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